基于自适应顺序的滚动轴承最优特征选取与寿命预测

为了提高舰船动力传动系统中滚动轴承的故障特征分析及寿命预测能力,需要对选择合适的振动信号特征表征滚动轴承状态的问题进行分析,通过时域,频域,时频域,信息熵等多方面提取滚动轴承的振动特征,构造特征库,综合全面描述滚动轴承的状态信息。提出了一种自适应特征提取方法,通过添加白噪声特征以及融合特征,并使用相关性,单调性,鲁棒性3个指标来综合评价特征,可以自动确定特征维数并筛选出敏感特征子集,并通过实验数据验证了所提方法的有效性。     

数字图像在螺旋桨机械密封故障检测中的应用

传统情况下对于船舶螺旋桨机械密封故障检测一般仅能采用探测性分析,其分析延时较高,整体检测效率并不理想。为了有效解决这一问题,在螺旋桨机械密封故障检测中应用数字图像技术,设计新型检测方法。利用图像设备生成当前船舶螺旋桨图像信号滤波,采用F-H滤波调解的形式对图像数据进行滤波调解,建立图像光波数据集,为了降低检测负态变化,对滤波调解后的数据集进行图像信号拟态分解,将其转化为单调图像信号,最后通过对当前标准信号的有序隔离和特征提取,通过信号对比,即可对当前螺旋桨有无故障以及故障处进行检测,定位故障点。实验数据证明,该检测技术可以有效提高螺旋桨前后端的密封检测效率,保障船舶航行安全。     

基于机器视觉技术的舰船行驶轨迹自动检测算法

由于传统的舰船行驶轨迹自动检测得到的目标图像局部视觉对比度低,弱小目标占据像素少,导致检测结果精度下降,无法为相关技术人员提供有效的参考价值,为此提出基于机器视觉技术的舰船行驶轨迹自动检测算法研究。利用所采集图像帧与帧之间的关联性,采集其灰度变化情况,获取有效信息,提取灰度矩阵特征,选择目标层次中的相邻帧,获得短时轨迹,计算得出灰度坐标,使所得轨迹光滑连续,分析单帧检测结果,完成基于机器视觉技术的舰船行驶轨迹自动检测算法研究。设计对照实验,验证所提出算法的应用效果,实验结果表明,在应用机器视觉技术后,检测得到的图像局部视觉对比度有着显著提高,能够证实所提出算法的行驶轨迹检测性能优于传统算法。     

基于仿真试验和BOA-VMD的轴箱轴承故障特征提取算法研究

针对城轨列车运行过程中轴箱轴承故障难以发现的问题，提出一种利用蝴蝶优化算法(Butterfly Optimization Algorithm,BOA)对变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD）参数进行优化的轴承故障特征提取方法。首先构建基于轴承-车辆刚柔耦合的轴承故障动力学模型，提取轮轨激扰和轴承故障情况下的轴箱振动信号；然后利用蝴蝶优化算法对轴箱振动信号的VMD模态分量数和二次惩罚系数进行寻优，确定最佳参数组合；最后利用已确定的最佳参数对轴承振动信号进行VMD分解，得到不同本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)，并对最佳模态分量信号进行包络分析，识别到轴承故障时的特征频率。试验分析表明，基于优化参数的VMD分析方法能够有效提取轴承故障特征频率，通过经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)分析方法对比，可以发现文章提出的分析方法效果更加有效。     

铁路局集团公司客票系统网络安全态势感知技术的研究

针对铁路局集团公司客票发售和预订系统（简称：铁路局客票系统）存在难以全面把控网络安全态势的问题，从数据采集与预处理、态势评估与预测及态势感知可视化3个角度，研究铁路局客票系统网络安全态势感知关键技术，提出适合我国铁路局客票系统安全保护场景的网络安全态势感知可视化方法，可为铁路局客票系统的安全防护提供参考。     

复杂背景下无人艇视频视觉目标图像识别算法

为精准跟踪海域环境中的各类舰船目标,生成连续性的视觉目标图像视频,提出复杂背景下的无人艇视频视觉目标图像识别算法。利用增强滤波处理无人艇图像中的数据信息,再通过特殊信息标记的方式,完成无人艇视频的图像数据集设计。在此基础上,改进原识别提取网络,借助边界框预测实值,完成待识别目标图像的特征提取,实现复杂背景下无人艇视频视觉目标图像识别算法的顺利应用。对比实验结果表明,与KCF目标跟踪算法相比,应用新型目标图像识别算法后,YOI船体识别参数增大至8.56,实现了对海域环境中各类舰船目标的精准跟踪,大幅促进了连续性视觉目标图像视频的生成。     

舰船局域网络大规模入侵实时取证方法研究

传统检测取证方法存在大规模入侵检测数据误差大的问题。提出舰船局域网络大规模入侵实时取证方法,依托信号滤波技术,创建卡尔曼信号滤波单元,对网络波束内部干扰源进行滤波处理,利用Hybrid入侵特征提取算法,对滤波后信号进行提取运算。实现对局域网内的入侵数据信号干扰滤波与入侵信号提取。通过对比实验证明:提出的舰船局域网络大规模入侵实时取证方法,能够有效滤除局域网入侵干扰信号波,快速筛选、锁定、提取入侵数据信号,实现实时提取入侵信号证据的效果。     

智能视频监控中舰船假目标图像检测算法

传统舰船假目标图像检测算法存在检测精准度低的缺陷,为此提出智能视频监控中舰船假目标图像检测算法研究。将智能视频监控中采集的图像采用灰度化处理得到灰度图像,利用直方图均衡化处理灰度图像,提升图像的质量。采用滤波处理方法将得到的图像进行去噪,完成图像的预处理,为图像检测做准备。采用小波变换方法对上述得到的图像进行特征提取,将得到的图像特征输入到图像检测模型中,与真目标图像特征进行逐一比较,输出假目标图像,实现了对舰船假目标图像的检测。实验结果表明,提出的舰船假目标图像检测算法检测精准度比传统算法高出21.8%,说明提出的舰船假目标图像检测算法具备极高的有效性。